该项目基于PaddlePaddle复现PULSE，利用预训练GAN通过迭代寻找最优潜向量，解决大因子图像超分问题。在CelebA-HQ数据集（16x16输入）上，复现结果视觉效果佳，Paddle版本平均NIQE值2.132（优于Torch版2.174），输出1024x1024图像。依赖PaddlePaddle≥2.0.0，运行run.py即可。
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论文名称：PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models
本项目基于paddlepaddle框架复现PULSE，该论文整体思路是利用一个预先训练好的GAN，然后通过不断迭代找到一个最优的latent vector使得生成的HR图片经过下采样能够与输入的LR图片最接近。该方法主要用来处理大因子的图像超分辨率问题，可以将模糊的照片秒变清晰。
论文: https://arxiv.org/pdf/2003.03808v3.pdf
参考项目：
项目github地址：
celeba HQ数据集中随机选取了20张图片（16x16），比较其torch版本和paddle版本的输出结果（1024x1024），均进行100次迭代
（视觉效果都挺好）
从celeba HQ数据集中随机选取了20张图片（16x16），作为torch版本和paddle版本的输入，比较其输出图片（1024*1024）的平均NIQE值(越小越好)。
以下为结果截图:
torch版本：*erage_NIQE=2.174
paddle版本：*erage_NIQE=2.132
输入的图片需要放置于input文件夹中，与原参考代码一致，输入的图片为16x16大小的celabaHQ人脸数据集，附上数据集链接： 百度云盘 密码: mo0s
CelebA-HQ数据集是通过CelebA原始的未裁剪数据集生成的不同分辨率的版本，数据集中一共有30k张图片，本版本数据集是分辨率为16x16的图片，每张图片中都包含了丰富的人脸信息。 CelebA-HQ数据集可用于各种人脸生成、人脸识别以及编辑等任务中，可直接用于输入或者对结果进行监督。
（已挂载数据集于项目，可直接在项目中输入以下命令进行解压）
Openflow
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88
查看详情
!unzip -o data/data104559/celeba16.zip -d data
硬件：GPU、CPU
框架：
PaddlePaddle >= 2.0.0
在线运行notebook
终端执行python3 run.py即可运行代码，算法通过不断迭代寻找最佳输出图像，输出结果（1024x1024）存在output1024文件夹中。
./Paddle-Pulse|-- images # 图片文件夹
|--input #输入文件夹
|--output1024 #输出文件夹|-- models # 模型实现文件夹
|--cache #模型权重文件夹
|--loss #模型损失函数类文件夹
|--utils #模型工具类API文件夹
|--pulse.py #pulse网络结构
|--stylegan_paddle.py #stylegan网络结构|-- utils # 工具类API文件夹|-- run.py #主函数调用所有类|-- README.md # 用户手册stylegan.pdparams为在FFQH数据集上预训练好的styleGan的生成器的权重
gaussion_fit为在FFQH数据集上预训练好的styleGan的非线性映射网络
run.py 为运行主函数
stylegan_paddle.py 文件为styleGan的网络结构
pulse.py 为论文PULSE提取的算法，利用预先训练好的gan不断迭代寻找最优图片
loss.py 损失函数类 SphericalOptimizer.py 文件里为优化器类
bicubic.py 双三次下采样类
drive.py 驱动下载类
niqe.py NIQE评价类
可以通过命令行调节以下相关参数，具体如下：
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
| input_dir | input | 输入图片的路径 |
| output_dir | Output1024 | 输出图片的存放路径 |
| batch_size | 1 | 每批次大小 |
| seed | 0 | 随机种子 |
| eps | 2e-3 | 目标最小损失 |
| opt_name | adam | 优化器类别 |
| steps | 100 | 寻找最优图片时的迭代次数 |
关于模型的其他信息，可以参考下表：
| 信息 | 说明 |
|---|---|
| 发布者 | 皮蛋瘦肉周 |
| 时间 | 2025.08 |
| 框架版本 | Paddle 2.0.2 |
| 应用场景 | 图像超分辨率 |
| 支持硬件 | GPU、CPU |
| 下载链接 | 预训练模型 提取码：f35u |
| 在线运行 | notebook |
以上就是图像超分：基于飞桨复现PULSE的详细内容，更多请关注其它相关文章！
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